自然语言处理(Natural Language Processing, 简称NLP)是计算机科学与语言学中关注于计算机与人类语言间转换的领域。本系列课程将开启你的NLP之旅, 全面从企业实战角度出发, 课程设计内容对应企业开发标准流程和企业发展路径, 助力你成为一名真正的AI-NLP工程师。本课程内容结合当下时代背景, 更多关注NLP在深度学习领域的进展,这也将是未来几年甚至几十年NLP的重要发展方向, 简化传统NLP的内容,如语言规则,传统模型, 特征工程等带来效果更好, 应用更广的Transfomer,迁移学习等先进内容。
课程目录:
第1部分自然语言处理入门
1.1自然语言处理入门.mp4
第2部分文本预处理
1.1认识文本预处理.mp4
1.2文本处理的基本方法-part1.mp4
1.2文本处理的基本方法-part2.mp4
1.2文本处理的基本方法-part3.mp4
1.2文本处理的基本方法-part4.mp4
1.2文本处理的基本方法-part5.mp4
1.2文本处理的基本方法-part6.mp4
1.3文本张量表示方法-part1.mp4
1.3文本张量表示方法-part2.mp4
1.3文本张量表示方法-part3.mp4
1.3文本张量表示方法-part4.mp4
1.3文本张量表示方法-part5-step1.mp4
1.3文本张量表示方法-part5-step2.mp4
1.3文本张量表示方法-part5-step3.mp4
1.3文本张量表示方法-part5-step4.mp4
1.3文本张量表示方法-part5-step5.mp4
1.3文本张量表示方法-part6.mp4
1.3文本张量表示方法-part7.mp4
1.4文本数据分析-1标签数量分布-part1.mp4
1.4文本数据分析-1标签数量分布-part2.mp4
1.4文本数据分析-2句子长度分布-part1.mp4
1.4文本数据分析-2句子长度分布-part2.mp4
1.4文本数据分析-2句子长度分布-part3.mp4
1.4文本数据分析-3不同词汇总数统计-part1.mp4
1.4文本数据分析-4训练集词云-part1.mp4
1.4文本数据分析-4训练集词云-part2.mp4
1.4文本数据分析-5验证集词云-part1.mp4
1.4文本数据分析-6小节总结.mp4
1.5文本特征处理-1ngram-part1.mp4
1.5文本特征处理-1ngram-part2.mp4
1.5文本特征处理-2文本长度规范-part1.mp4
1.5文本特征处理-2文本长度规范-part2.mp4
1.6文本数据增强-part1.mp4
1.6文本数据增强-part2.mp4
1.6文本数据增强-part3.mp4
2.1新闻主题分类任务-0任务介绍-part1.mp4
2.1新闻主题分类任务-0任务介绍-part2.mp4
2.1新闻主题分类任务-第1步-part1.mp4
2.1新闻主题分类任务-第1步-part2.mp4
2.1新闻主题分类任务-第2步-part1.mp4
2.1新闻主题分类任务-第3步-part1.mp4
2.1新闻主题分类任务-第3步-part2.mp4
2.1新闻主题分类任务-第4步-part1.mp4
2.1新闻主题分类任务-第4步-part2.mp4
2.1新闻主题分类任务-第5步和小节总结.mp4
第3部分HMM和CRF
1.1CRF模型简介.mp4
1.1HMM模型介绍.mp4
1.2文本处理的基本方法-part1.mp4
2.1新闻主题分类任务-第4步-part2.mp4
第4部分RNN
1.1RNN模型简介-part1.mp4
1.1RNN模型简介-part2.mp4
1.1RNN模型小结.mp4
1.2传统RNN模型构造和代码演示part1.mp4
1.2传统RNN模型构造和代码演示part2.mp4
1.2传统RNN模型优缺点及小结.mp4
1.3LSTM模型介绍-part1.mp4
1.3LSTM模型介绍-part2.mp4
1.3LSTM模型介绍-part3.mp4
1.3LSTM模型介绍-part4.mp4
1.3LSTM模型小结.mp4
1.4GRU_1模型介绍.mp4
1.4GRU_2模型代码演示.mp4
1.4GRU_3模型小结.mp4
1.5注意力概念和计算规则介绍.mp4
1.5注意力机制代码分析.mp4
1.5注意力机制代码实现.mp4
1.5注意力机制小结.mp4
2.1人名分类器第1步.mp4
2.1人名分类器第2步-part1.mp4
2.1人名分类器第2步-part2.mp4
2.1人名分类器第3步-part1.mp4
2.1人名分类器第3步-part2.mp4
2.1人名分类器第3步-part3.mp4
2.1人名分类器第3步-part4.mp4
2.1人名分类器第3步-part5.mp4
2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part1.mp4
2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part2.mp4
2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part3.mp4
2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part4.mp4
2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part5.mp4
2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part6.mp4
2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part7.mp4
2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part8.mp4
2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part9.mp4
2.1人名分类器第5步-构建评估函数-part1_RNN.mp4
2.1人名分类器第5步-构建评估函数-part2_LSTM.mp4
2.1人名分类器第5步-构建评估函数-part3_GRU.mp4
2.1人名分类器第5步-构建预测函数-part4.mp4
2.1人名分类器第5步-构建预测函数-part5.mp4
2.1人名分类器第6步案例小结.mp4
2.2英译法任务_第0步-总体介绍.mp4
2.2英译法任务_第1步-导入包.mp4
2.2英译法任务_第2步-part1.mp4
2.2英译法任务_第2步-part2.mp4
2.2英译法任务_第2步-part3.mp4
2.2英译法任务_第2步-part4.mp4
2.2英译法任务_第2步-part5.mp4
2.2英译法任务_第2步-part6.mp4
2.2英译法任务_第2步-part7.mp4
2.2英译法任务_第3步-part1.mp4
2.2英译法任务_第3步-part2.mp4
2.2英译法任务_第3步-part3.mp4
2.2英译法任务_第3步-part4.mp4
2.2英译法任务_第3步-part5.mp4
2.2英译法任务_第3步-part6.mp4
2.2英译法任务_第4步-part1.mp4
2.2英译法任务_第4步-part2.mp4
2.2英译法任务_第4步-part3.mp4
2.2英译法任务_第4步-part4.mp4
2.2英译法任务_第4步-part5.mp4
2.2英译法任务_第4步-part6.mp4
2.2英译法任务_第5步-part1.mp4
2.2英译法任务_第5步-part2.mp4
2.2英译法任务_第5步-part3.mp4
2.2英译法任务_第5步-part4.mp4
2.2英译法任务_第5步-part5.mp4
第5部分Transformer
1.1Transformer背景介绍.mp4
2.1认识Transformer架构-part1.mp4
2.1认识Transformer架构-part2.mp4
2.2输入部分实现-part1.mp4
2.2输入部分实现-part2.mp4
2.2输入部分实现-part3.mp4
2.2输入部分实现-part4.mp4
2.2输入部分实现-part5.mp4
2.2输入部分实现-part6.mp4
2.3.1掩码张量-part1.mp4
2.3.1掩码张量-part2.mp4
2.3.1掩码张量-part3.mp4
2.3.2注意力机制-part1.mp4
2.3.2注意力机制-part2.mp4
2.3.2注意力机制-part3.mp4
2.3.2注意力机制-part4.mp4
2.3.3多头注意力机制-part1.mp4
2.3.3多头注意力机制-part2.mp4
2.3.3多头注意力机制-part3.mp4
2.3.3多头注意力机制-part4.mp4
2.3.4前馈全连接层-part1.mp4
2.3.4前馈全连接层-part2.mp4
2.3.5规范化层-part1.mp4
2.3.5规范化层-part2.mp4
2.3.6子层连接结构-part1.mp4
2.3.6子层连接结构-part2.mp4
2.3.7编码器层-part1.mp4
2.3.7编码器层-part2.mp4
2.3.8编码器-part1.mp4
2.3.8编码器-part2.mp4
2.4.1解码器层-part1.mp4
2.4.1解码器层-part2.mp4
2.4.2解码器-part1.mp4
2.4.2解码器-part2.mp4
2.5输出部分实现-part1.mp4
2.5输出部分实现-part2.mp4
2.6模型构建-part1.mp4
2.6模型构建-part2.mp4
2.6模型构建-part3.mp4
2.6模型构建-part4.mp4
2.7模型基本测试运行-第二步-part1.mp4
2.7模型基本测试运行-第二步-part2.mp4
2.7模型基本测试运行-第三步.mp4
2.7模型基本测试运行-第四步.mp4
2.7模型基本测试运行-第一步-part1.mp4
2.7模型基本测试运行-第一步-part2.mp4
2.7模型基本测试运行-小节总结.mp4
3.1使用Transformer构建语言模型-0总体介绍.mp4
3.1使用Transformer构建语言模型-第1步.mp4
3.1使用Transformer构建语言模型-第2步-part1.mp4
3.1使用Transformer构建语言模型-第2步-part2.mp4
3.1使用Transformer构建语言模型-第3步-part1.mp4
3.1使用Transformer构建语言模型-第3步-part2.mp4
3.1使用Transformer构建语言模型-第4步-part1.mp4
3.1使用Transformer构建语言模型-第4步-part2.mp4
3.1使用Transformer构建语言模型-第4步-part3.mp4
3.1使用Transformer构建语言模型-第5步-part1.mp4
3.1使用Transformer构建语言模型-第5步-part2.mp4
作为人工智开发系列课程的第四部分,此前我们已经发布了
2023最新版黑马程序员人工智能开发学习之零基础学python编程(视频+资料)
人工智能开发零基础数据科学库之Python数据挖掘基础教程(视频+资料)
人工智能开发零基础数据科学库之Python3天快速入门机器学项目教程(视频+资料)
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